8월 28일 ~ 30일에 진행된 2025 한국데이터마이닝학회 하계학술대회에 참여하여, 다양한 연구자분들의 연구를 접하고 소통하는 소중한 기회를 접할 수 있었습니다. 특히, 포스터 세션에서 대학원 과정을 진행중인 다른 연구자분들과 소통하고, 더 나은 서로 더 나은 연구 방향을 위해 소통한다는 점이 인상깊었습니다.

[1] A Multi-Agent LVLM-based OPGW Anomaly Detection Framework (한양대학교, 정주은)
해당 연구는 송전선로 점검을 위해 드론을 통해 촬영한 이미지와 이미지에 포함된 결함 종류 등을 텍스트로 입력하여 해당 결함에 대한 고장 유형 및 원인에 대해 자연어 형태로 출력하는 프레임워크를 제안한 연구입니다. 해당 연구는 총 5가지 에이전트를 사용한 멀티 에이전트 시스템을 설계하였습니다. 각 에이전트는 각자의 역할이 존재하며, 이미지 내 탐지 결과를 시각화 하기 위한 Vision Agent, 정상 이미지를 참조하여 false alarm을 줄이는 Reference Agent, 그 외에도 Knowledge Agent, Reasoning Agent, Decision Agent를 사용하였습니다. 각 에이전트 시스템은 사전학습된 모델 사용을 통해 추가 학습 없는 프레임워크를 목표로 하고 있고, 현재 연구 진행 단계에서는 Vision Agent가 아직 학습이 필요한 모듈임을 설명해주셨습니다. 제가 가장 궁금했던 부분은 자연어 형태의 출력 결과를 어떻게 평가하는지였는데, LLM-as-Judge를 활용한 평가를 진행하며, 추가적으로 자연어 설명에 포함되는 "고장유형", "원인" 등을 객관식 답변을 유도하는 데이터셋을 구축하실 계획이라고 하셨습니다. 발표자와 직접 소통을 통해 연구에 대한 깊은 이해를 할 수 있던 좋은 경험이었습니다.

[2] 철도 예약 로그 데이터 기반 사용자 행동 분석을 통한 이상 거래 탐지 모델 개발 (한양대학교, 박종선)
최근 철도 승차권 예매 시스템의 보편화에 따라, 이를 악용한 반복적·조직적인 부정 예매사례가 증가하는 상황에 따라, 시간 순서대로 발생하는 철도 예약 로그 데이터를 기반으로 이상 거래 탐지 모델을 개발하는 연구입니다. 해당 연구는 SRT 측과 함께 협업하여 수행되고 있음을 확인하였으며, 연구에 대한 모티베이션이 명확하다는 점이 인상적이었습니다. 궁금했던 점은 SRT 측에서 제공받은 실제 데이터에 대한 line 단위의 label이 존재하는지였습니다. 설명해주신바로 label을 구성하는 것 또한, 해결해야 할 문제 중 하나라고 하셨으며, 현재 이상 거래에 대한 정의된 기준이 있다고 설명해주셨습니다. 추가적으로 label 분포를 확인해보았을 때, 정상 데이터가 이상 거래 데이터에 비해 매우 많다고 답변해주셨어서, 분류 모델로 접근하는 것이 아닌 이상 탐지 Task로 접근해보시면 어떨지에 대한 소통을 진행하였습니다. 실전 문제를 해결하고자 하는 모티베이션에 크게 공감되었으며, 자연스럽게 관심을 크게 가지게 된 연구였습니다.

[3] AI시대 대학의 역할 (조성준 교수님)

AI시대가 빠르게 발전함에 따라 연구자로서 가져야 할 자세에 대해 들을 수 있던 시간이었습니다. 대학원생으로서 교수님의 강의도 듣고, 지도교수님께 다양한 가르침을 받는 것이 기본이지만, AI를 적극적으로 활용하는 자세를 갖춰야 함을 알려주셨습니다. 특히, 다른 분야의 전문가분들과 많은 협업 경험이 있으신 교수님들께서도 서로의 전문 분야가 다르다보니 협업이 어려운 경우가 있다는 것이 인상적이었습니다. 과학자, 엔지니어, 마케터 등 여러 분야의 전문가들이 협업을 하는 것이 큰 규모의 목표를 달성함에 있어 중요하기 때문에, 대학 수업에서도 다른 학과 수업에 참여하고, 다양한 사람들과 협업하는 기회를 만들어야 겠다고 생각하였습니다. AI 시대에서 가져야할 자세에 대해 종합적으로 이해할 수 있던 자리였습니다. 좋은 말씀 준비해주셔서 감사합니다.